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    BuzzWebzine » Tech & Geek » La recherche de signaux extraterrestres évolue grâce à l’IA

    La recherche de signaux extraterrestres évolue grâce à l’IA

    Nick OlaizolaPar Nick Olaizola15 février 20233 MinutesAucun commentaireMis à jour le3 novembre 2023
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    Les chances de découvrir des civilisations extraterrestres lointaines semblent plus élevées grâce à l’utilisation d’intelligence artificielle (IA). 

    Une évolution dans la recherche de signaux extraterrestres grâce à l’IA

    Concrètement, c’est l’institut de recherche d’intelligence extraterrestre (SETI ou Search for Extra-Terrestrial Intelligence) qui utilise désormais l’IA. La SETI est le fruit d’un effort qui vise à déceler des signaux de rayonnement électromagnétique pouvant prévenir d’une civilisation extraterrestre. Pratiquement, elle analyse les données provenant de grands télescopes qui enregistrent une grande quantité de signaux. Dans ce cadre, les algorithmes d’apprentissage automatique servent à identifier les interférences terrestres. De plus, elles aident à repérer les signaux que les chercheurs pourraient manquer.

    Dans cet article :

    • Une pléthore d’informations
    • L’intelligence artificielle pourrait être d'une aide précieuse

    Une pléthore d’informations

    Frank Drake a été le pionnier de la SETI. Il est le premier à avoir pointé un télescope vers deux étoiles afin d’écouter des émissions radio. Si cela s’est déroulé en 1960, ce n’est que beaucoup plus tard que les données se sont multipliées. Le projet Breakthrough Listen, financé par le milliardaire Yuri Milner, en 2015, en est l’une des raisons. En fait, il s’agit du plus grand programme SETI. 

    Breakthrough Listen a pour objectif de rechercher des signes de vie intelligente dans les environs d’un million d’étoiles. Pour ce faire, les chercheurs utilisent des télescopes qui se trouvent en Virginie-Occidentale, en Australie et en Afrique du Sud. Par ailleurs, les chercheurs ne s’intéressent pas à n’importe quel signal, ils cherchent ceux dont la fréquence change systématiquement.

    Breakthrough Listen, le projet de la SETI

    Malheureusement, les chercheurs sont ensevelis sous une montagne de données. Parmi elles se trouvent des faux positifs qui viennent des interférences terrestres. Les téléphones portables, les GPS et plein d’autres appareils modernes peuvent fausser les résultats.

    « La partie difficile est de différencier les signaux provenant de la technologie humaine ou terrestre du type de signaux que nous chercherions à obtenir d’une technologie située quelque part ailleurs dans la Galaxie. »

    Sofia Sheikh, astronome à l’Institut SETI

    L’intelligence artificielle pourrait être d’une aide précieuse

    C’est pour ces raisons que l’utilisation des algorithmes d’apprentissage automatique est intéressante pour la SETI. Leur IA a reçu un entraînement basé sur une quantité conséquente de données. Ce qui lui permet de distinguer les interférences typiquement terrestres et de filtrer les bruits.

    Une intelligence artificielle sur un clavier

    Outre le filtrage des bruits, l’apprentissage automatique possède un autre avantage. Cette technique permet d’identifier les potentiels signaux extraterrestres hors des catégories conventionnelles. Selon Peter Ma, « nous ne pouvons pas toujours anticiper ce que les ET [extraterrestre] pourraient nous envoyer ». Il convient de noter que Ma est un mathématicien et un physicien de l’Université de Toronto.

    Ainsi, Ma et ses collègues ont analysé les signaux provenant de 820 étoiles dans le cadre d’une étude. Avec l’aide d’un logiciel d’apprentissage automatique, ils ont passé au crible les données.

    L’IA a permis de repérer près de trois millions de signaux intéressants. Malheureusement, la majorité n’a pas été validée puisqu’il y avait des interférences venant de la Terre. Par la suite, Peter Ma a passé manuellement en revue plus de 20.000 signaux. Son travail a abouti à l’identification de huit potentielles civilisations extraterrestres. Cependant, les signaux en question ont disparu lorsque l’équipe a tenté de les réécouter. Malgré cet échec, les chercheurs ne perdent pas espoir et comptent appliquer la même méthode sur d’autres données.

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